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  <title>SimpleAI</title>

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          <img src="https://eveseven.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/20200530224916.png" srcset="/img/loading.gif" alt="机器学习-贝叶斯网络">
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      <a class="index-header" href="/2018/07/31/2018-08-02-ml-NB-network/">机器学习-贝叶斯网络</a>

      <a href="/2018/07/31/2018-08-02-ml-NB-network/" class="index-excerpt">
        
        
          
        
        <div>贝叶斯网络的概念把某个研究系统中涉及的随机变量，根据是否条件独立绘制在一个有向图中，就形成了贝叶斯网络。
贝叶斯网络(Bayesian network)，又称信念网络(Belief Network)，或有向无环图模型。是一种概率图模型，根据概率图的拓扑结构，考察一组随机变量${ X_1,X_2…X_n}$及其n组条件概率分布的性质。也就是说它用网络结构代表领域的基本因果知识。  
贝叶斯网络的形式</div>
      </a>

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            <i class="iconfont icon-date"></i>&nbsp;2018-07-31
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              <a href="/tags/%E8%B4%9D%E5%8F%B6%E6%96%AF%E7%BD%91%E7%BB%9C/">贝叶斯网络</a>
            
              <a href="/tags/%E4%BF%A1%E5%BF%B5%E7%BD%91%E7%BB%9C%EF%BC%8C%E6%9C%89%E5%90%91%E6%97%A0%E7%8E%AF%E6%A8%A1%E5%9E%8B/">信念网络，有向无环模型</a>
            
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          <img src="https://eveseven.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/20200530224916.png" srcset="/img/loading.gif" alt="机器学习-朴素贝叶斯">
        </a>
      </div>
    
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      <a class="index-header" href="/2018/07/30/2018-08-01-ml-NB/">机器学习-朴素贝叶斯</a>

      <a href="/2018/07/30/2018-08-01-ml-NB/" class="index-excerpt">
        
        
          
        
        <div>朴素贝叶斯的概念朴素贝叶斯分类（Naive Bayes Classifier）是一种简单而容易理解的分类方法，看起来很Naive，但用起来却很有效。其原理就是贝叶斯定理，从数据中得到新的信息，然后对先验概率进行更新，从而得到后验概率。
就好比说我们判断一个人的品质好坏，对于陌生人我们对他的判断是五五开，如果说他做了一件好事，那么这个新的信息使我们判断他是好人的概率增加了。朴素贝叶斯分类的优势在于不</div>
      </a>

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            <i class="iconfont icon-date"></i>&nbsp;2018-07-30
          </div>
        
        
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              <a href="/tags/%E8%B4%9D%E5%8F%B6%E6%96%AF%E5%AE%9A%E7%90%86/">贝叶斯定理</a>
            
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        <a href="/2018/07/29/2018-07-31-ml-em/" target="_self">
          <img src="https://eveseven.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/20200530224916.png" srcset="/img/loading.gif" alt="机器学习-EM">
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      <a class="index-header" href="/2018/07/29/2018-07-31-ml-em/">机器学习-EM</a>

      <a href="/2018/07/29/2018-07-31-ml-em/" class="index-excerpt">
        
        
          
        
        <div>EM算法简介最大期望演算法（Expectation-maximization algorithm，又译期望最大化算法）在统计中被用于寻找，依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中，参数的最大似然估计。
在统计计算中，最大期望（EM）算法是在概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐性变量。最大期望算法经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类（Data Clust</div>
      </a>

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            <i class="iconfont icon-date"></i>&nbsp;2018-07-29
          </div>
        
        
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              <a href="/tags/%E6%97%A0%E7%9B%91%E7%9D%A3%E5%AD%A6%E4%B9%A0/">无监督学习</a>
            
              <a href="/tags/%E8%81%9A%E7%B1%BB/">聚类</a>
            
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      <a class="index-header" href="/2018/07/28/2018-07-29-ml-clustering/">机器学习-聚类</a>

      <a href="/2018/07/28/2018-07-29-ml-clustering/" class="index-excerpt">
        
        
          
        
        <div>无监督学习无监督学习是一种机器学习方法，用于发现数据中的模式。输入无监督算法的数据都没有标签，也就是只为算法提供了输入变量$(X)$而没有对应的输出变量。在无监督学习中，算法需要自行寻找数据中的结构。
无监督学习问题可以有以下三种类型：

关联：发现目录中项目共现的概率。其广泛应用于“购物车分析”。例如，如果一个顾客购买了火腿，他会有80% 的概率也购买鸡蛋。
聚类：将样本分组，这样，同一聚类中的</div>
      </a>

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          <div class="post-meta mr-3">
            <i class="iconfont icon-date"></i>&nbsp;2018-07-28
          </div>
        
        
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        <a href="/2018/07/27/2018-07-26-ml-svm-kernel/" target="_self">
          <img src="https://eveseven.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/20200530224916.png" srcset="/img/loading.gif" alt="机器学习-支持向量机核函数">
        </a>
      </div>
    
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      <a class="index-header" href="/2018/07/27/2018-07-26-ml-svm-kernel/">机器学习-支持向量机核函数</a>

      <a href="/2018/07/27/2018-07-26-ml-svm-kernel/" class="index-excerpt">
        
        
          
        
        <div>SVM回顾上文支持向量机SVM ，简单总结了对于线性可分数据的SVM的算法原理，现在我们对于非线性可分以及有噪声存在的时候我们需要对基本SVM算法的改进进行下总结其中包括: 

核函数在SVN算法中的使用

引入松弛变量和惩罚函数的软间隔分类器
我们再回顾一下我们上次推导最终的对偶优化问题，我们后面的改进和优化都是在对偶问题形式上展开的。


SVM标准形式$min_{w,b}\frac{1}{2</div>
      </a>

      <div class="index-btm post-metas">
        
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            <i class="iconfont icon-date"></i>&nbsp;2018-07-27
          </div>
        
        
          <div class="post-meta mr-3">
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      <a class="index-header" href="/2018/07/27/2018-07-26-ml-svm-L1/">机器学习-支持向量机软间隔和正则化</a>

      <a href="/2018/07/27/2018-07-26-ml-svm-L1/" class="index-excerpt">
        
        
          
        
        <div>软间隔和正则化我们在最开始讨论支持向量机的时候，我们就假定数据在样本空间是线性可分的，也就是我们可以找到一个可行的超平面将数据完全分开。后来为了处理非线性数据，我们又推出使用 Kernel 方法对原来的线性 SVM 进行了推广，使得非线性的的情况也能处理。虽然通过映射$\Phi(x)$将原始数据映射到高维空间之后，使得数据集在特征空间中线性可分，但是也很难断定这个貌似线性可分的结果是不是由于过拟合</div>
      </a>

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            <i class="iconfont icon-date"></i>&nbsp;2018-07-27
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      <a class="index-header" href="/2018/07/26/2018-07-25-ml-svm/">机器学习-支持向量机</a>

      <a href="/2018/07/26/2018-07-25-ml-svm/" class="index-excerpt">
        
        
          
        
        <div>支持向量机SVM的概念及起源什么是支持向量机SVM支持向量机，因其英文名为support vector machine，故一般简称SVM，通俗来讲，它是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，其学习策略便是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。
分类标准的起源：Logistic回归我们先看看什么是线性分类器给定一些数据点，它们分别属于两个不同的类，现在要找到</div>
      </a>

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            <i class="iconfont icon-date"></i>&nbsp;2018-07-26
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      <a class="index-header" href="/2018/07/25/2018-07-24-arithmetic-gradientDescent/">机器学习-梯度下降</a>

      <a href="/2018/07/25/2018-07-24-arithmetic-gradientDescent/" class="index-excerpt">
        
        
          
        
        <div>优化与机器学习机器学习的主要任务之一就是通过训练，学习获得一组最优的参数，我们经常以成本函数来作为参数估计的函数。所以机器学习的任务也就是最小成本函数。优化也是机器学习算法的非常重要的组成部分，基本上每一个机器学习算法都有一个优化算法梯度下降方法用负梯度作搜索方向，即令$\bigtriangleup x=-\bigtriangledown f(x)$, 是一种自然的选择。相应的方法就称梯度方法或者</div>
      </a>

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            <i class="iconfont icon-date"></i>&nbsp;2018-07-25
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              <a href="/tags/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0/">机器学习</a>
            
              <a href="/tags/%E6%A2%AF%E5%BA%A6%E4%B8%8B%E9%99%8D%EF%BC%8C%E4%BC%98%E5%8C%96%E7%AE%97%E6%B3%95/">梯度下降，优化算法</a>
            
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      <a class="index-header" href="/2018/07/24/2018-07-23-ml-logisticRegression/">机器学习-逻辑回归</a>

      <a href="/2018/07/24/2018-07-23-ml-logisticRegression/" class="index-excerpt">
        
        
          
        
        <div>逻辑回归逻辑回归的概念Logistic Regression 在《机器学习》-周志华一书中又叫对数几率回归。逻辑回归和多重线性回归实际上有很多的相同之处，除了它们的因变量（函数）不同外，其他的基本差不多，所以逻辑回归和线性回归又统属于广义线性模型（generalizedlinear  model）。
广义线性模型的形式其实都差不多，不同的就是因变量（函数）的不同。

如果是连续的，就是多重线性回归</div>
      </a>

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            <i class="iconfont icon-date"></i>&nbsp;2018-07-24
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      <a class="index-header" href="/2018/07/23/2018-07-23-ml-DecisionTree/">机器学习-决策树</a>

      <a href="/2018/07/23/2018-07-23-ml-DecisionTree/" class="index-excerpt">
        
        
          
        
        <div>决策树决策树（decision tree）是一种分类与回归方法，本文主要讨论用于分类的决策树，决策树的结构呈树形结构，在分类问题中，其代表基于特征对数据进行分类的过程，通常可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。其主要优点是模型可读性好并且分类速度快。训练的时候，利用训练数据根据损失函数最小化的原则建立决策树模型。
预测时对于新的数据，利用决策树进行</div>
      </a>

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            <i class="iconfont icon-date"></i>&nbsp;2018-07-23
          </div>
        
        
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